[已解决]想把数量列转变为float,请大师帮忙，谢谢

futui

想把数量列转变为float,请大师帮忙，谢谢

import pandas as pd
data = [["2345", "A", "2"],
        ["004243", "C", "34"],
        ["162411", "E", "暂无数据"],
        ["163208", "G", "3456"]]
columns = ["编号", "名称", "数量"]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)


print(df)

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isdkz

2023-5-6 15:24:51

当然可以帮忙，首先我们需要将"暂无数据"替换为NaN，然后再将数量列转换为float类型。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

data = [["2345", "A", "2"],
        ["004243", "C", "34"],
        ["162411", "E", "暂无数据"],
        ["163208", "G", "3456"]]
columns = ["编号", "名称", "数量"]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 替换"暂无数据"为NaN
df['数量'] = df['数量'].replace('暂无数据', np.nan)

# 将数量列转换为float类型
df['数量'] = df['数量'].astype(float)

print(df)

这样你就可以得到一个将"数量"列转换为float类型的DataFrame。

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isdkz

当然可以帮忙，首先我们需要将"暂无数据"替换为NaN，然后再将数量列转换为float类型。以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

data = [["2345", "A", "2"],
        ["004243", "C", "34"],
        ["162411", "E", "暂无数据"],
        ["163208", "G", "3456"]]
columns = ["编号", "名称", "数量"]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 替换"暂无数据"为NaN
df['数量'] = df['数量'].replace('暂无数据', np.nan)

# 将数量列转换为float类型
df['数量'] = df['数量'].astype(float)

print(df)

这样你就可以得到一个将"数量"列转换为float类型的DataFrame。

futui

    "execution_count": null,
NameError: name 'null' is not defined

歌者文明清理员

futui 发表于 2023-5-6 15:41
"execution_count": null,
NameError: name 'null' is not defined

您已经使用了比较好的方式来将数量列转换为float类型，使用astype()函数将数量列中的元素转换为浮点数即可。

以下是修改后的示例代码：

```

import pandas as pd
import numpy as np

data = [["2345", "A", "2"],
        ["004243", "C", "34"],
        ["162411", "E", "暂无数据"],
        ["163208", "G", "3456"]]
columns = ["编号", "名称", "数量"]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 替换"暂无数据"为NaN
df['数量'] = df['数量'].replace('暂无数据', np.nan)

# 将数量列转换为float类型
df['数量'] = df['数量'].astype(float)

print(df)

```

输出结果如下：

```

       编号 名称      数量
0    2345  A     2.0
1  004243  C    34.0
2  162411  E     NaN
3  163208  G  3456.0

```

可以看到，数量列已经被成功转换为float类型，并且原来的"暂无数据"也被替换成了NaN。